Determining the Suitability of Lands for Agricultural Use with the Best-Worst Method

Yıl 2023, , 1045 - 1055, 31.08.2023

Gamze Akyüz , Şükran Yalpır , Ela Ertunç

https://doi.org/10.35414/akufemubid.1229833

Cited By: 2

Öz

The interaction of agricultural activities with the land starts with soil in the production part and continues until the consumption stage. Sustainable agricultural land for their use, a database regarding their current potential should be created and the land prepared based on this database should be evaluated by considering the use planning. The suitability of Ankara province lands for agricultural use by making use of the Geographical Information System analysis was carried out. To determine the suitability for agricultural use; Major Soil Groups, Land Use Capability Classes, soil depth, degree of erosion, elevation, slope, aspect, precipitation, and temperature criteria were used. This was done with the Best-Worst method, which is one of the multi-criteria decision-making approaches. It was ensured that the best and worst of the nine factors were determined by the decision makers. In the last layer, because of the analyzes made for the province of Ankara, the most appropriate land use map was created based on the natural abilities and capabilities of the lands. It has been determined that the most affecting criterion is Large Soil Groups, and Ankara's Kızılcahamam, Çankaya and Mamak districts are not very suitable for agricultural use, but other districts are generally suitable for use.

Anahtar Kelimeler

Land quality, Best-Worst Method, Site selection, Geographic Information System

Best-Worst Yöntemi ile Arazilerin Tarımsal Kullanıma Uygunluklarının Belirlenmesi

Öz

Tarımsal faaliyetlerin arazi ile olan etkileşimi üretim kısmında toprak ile başlamakta ve tüketim aşamasına kadar devam etmektedir. Tarım topraklarının sürdürülebilir kullanımları için, mevcut potansiyellerine ilişkin veri tabanının oluşturulması ve bu veri tabanına göre hazırlanacak arazi kullanım planlaması dikkate alınarak değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Ankara ilindeki arazilerin Coğrafi Bilgi Sistemi’nden yararlanarak tarımsal kullanıma uygunluk analizi gerçekleştirilmiştir. Tarımsal kullanıma uygunlukların belirlenmesi için Büyük Toprak Grupları, Arazi Kullanım Kabiliyet Sınıfları, toprak derinliği, erozyon derecesi, yükseklik, eğim, bakı, yağış ve sıcaklık kriterleri kullanılmıştır. Bu kriterlerin etki dereceleri, çok kriterli karar verme yaklaşımlarından biri olan Best-Worst Yöntemi ile yapılmıştır. Etken olan 9 kriterden en iyilerinin ve en kötülerinin karar vericiler tarafından belirlenmesi sağlanmıştır. Son aşamada Ankara ili için yapılan analizler sonucunda arazilerin doğal yetenek ve kabiliyetleri baz alınarak en uygun arazi kullanım haritası oluşturulmuştur. En fazla etkileyen kriterin Büyük Toprak Grupları olduğu, Ankara’nın Kızılcahamam, Çankaya ve Mamak ilçelerinin tarımsal kullanıma çok uygun olmadığı ancak diğer ilçelerin genelinin kullanıma uygun olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Arazi kalitesi, Best-Worst Yöntemi, Coğrafi bilgi sistemi, Yer Seçimi

Kaynakça

• Aghaloo, K., and Chiu, Y. R., 2020. Identifying optimal sites for a rainwater-harvesting agricultural scheme in iran using the best-worst method and fuzzy logic in a GIS-based decision support system. Water, 12(7), 1913.
• Akıncı, H., Özalp, A. Y., Özalp, M., and Turgut, B., 2015. Büyük barajların tarım arazileri üzerindeki etkilerinin incelenmesi ve Artvin’de CBS ve AHP yöntemi kullanılarak alternatif tarım arazilerinin belirlenmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 15. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara.
• Al-Ghobari, H., and Dewidar, A. Z., 2021. Integrating GIS-based MCDA techniques and the SCS-CN method for identifying potential zones for rainwater harvesting in a semi-arid area. Water, 13(5), 704.
• Albaji, M., and Alboshokeh, A., 2017. Assessing agricultural land suitability in the Fakkeh region, Iran. Outlook on Agriculture, 46(1), 57-65.
• Alevkayalı, Ç., and Tağıl, Ş., 2020. Edremit Körfezi’nde Tarımsal Arazi Kullanımı Uygunluk Düzeylerinin Değerlendirilmesi. Coğrafya Dergisi, 40, 135-147.
• Anonymous 2005. Toprak ve Arazi Sınıflaması Standartları Teknik Talimatı, https://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.5403.pdf (Access Date: 16.04.2020) (in Turkish)
• Atta, C., and Micheels, E. T., 2020. Identifying risk in production agriculture: an application of best-worst scaling. International Food and Agribusiness Management Review, 23(2), 283-299.
• Cengiz, D., 2012. Çok kriterli karar verme yöntemleri üzerine karşılaştırmalı analiz. Yildiz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 114.
• Dağlı, D., and Çağlayan, A., 2016. Analitik geliştirme süreci ile optimal inceleme incelemesi: Melendiz Çayı bölümü örneği. Türk Coğrafya Dergisi, 66 (2016), 83-92.
• Demir, M., Yıldız, N. D., Bulut, T. Y., Yılmaz, S., and Serkan, Ö., 2011. Alan kullanım planlamasında potansiyel tarım alanlarının ölçütlerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yöntemi ile belirlenmesi (Ispir Örneği). Journal of the Institute of Science and Technology, 1(3), 77-86.
• Elbeih, S. F., 2021. Evaluation of agricultural expansion areas in the Egyptian deserts: A review using remote sensing and GIS. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 24 (3) 2, 889-906.
• Ertunç, E., Uyan,M., 2022. Land valuation with Best Worst Method in land consolidation projects. Land Use Policy, 122, 106360.
• Everest, T., Sungur, A., and Özcan, H., 2022. Applying the Best–Worst Method for land evaluation: a case study for paddy cultivation in northwest Turkey. International Journal of Environmental Science and Technology, 19(4), 3233-3246. Kapluhan, E., 2013. Türkiye’de kuraklık ve kuraklığın tarıma etkisi. Marmara Coğrafya Dergisi, (27), 487-510.
• Kurtener, D., Torbert, H. A., and Krueger, E., 2008. Evaluation of agricultural land suitability: application of fuzzy indicators. In International Conference on Computational Science and Its Applications, Berlin, Heidelberg, 475-490.
• Mercan, Y., Yılmaz, E., Sezgin, F., and Ünal, H. B., 2017. Tarımsal işletme yeri seçiminde coğrafi bilgi sistemi destekli çok ölçütlü karar analizi uygulamaları. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 6(Özel Sayı), 88-102.
• Saaty, T., L. 1987, The Analytic Hierarchy Process – What It is and How It is Used, Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176.
• Saykili, I., Birdal, A. C., and Tarık, T., 2017. En Uygun Arazi Kullanım Planlarının CBS ile İncelenmesi: Sivas İli Dikmencik Köyü Örneği. Geomatik, 2(3), 126-134.
• Smith, M., Lal, P., Oluoch, S., Vedwan, N., and Smith, A., 2021. Valuation of sustainable attributes of hard apple cider: A best-worst choice approach. Journal of Cleaner Production, 318, 128478.
• Tarım ve Orman Bakanlığı, 2020. Tarım Arazileri Değerlendirme (TAD) Portalı, http://tad.tarim.gov.tr/ Turhan, Ş., 2005. Tarımda sürdürülebilirlik ve organik tarım. Tarım Ekonomisi Dergisi, 11(1-2), 13-24.
• Turan, İ. D., and Dengiz, O., 2019. Parametrik ve hiyerarşik modelsel yaklaşımla samsun ili arazilerinin tarımsal arazi uygunluk sınıfların belirlenmesi. lnternational Journal of Geography and Geography Education, 40, 490-506.
• Ustaoglu, E., Sisman, S., and Aydınoglu, A. C., 2021. Determining agricultural suitable land in peri-urban geography using GIS and Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) techniques. Ecological Modelling, 455, 109610.
• USGS, 2022. The United States Geological Survey, https://www.usgs.gov/centers/eros/science/usgs-eros-archive-digital-elevation-shuttle-radar-topography-mission-srtm-non.
• Vasu, D., Srivastava, R., Patil, N. G., Tiwary, P., Chandran, P., and Singh, S. K., 2018. A comparative assessment of land suitability evaluation methods for agricultural land use planning at village level. Land use policy, 79, 146-163.
• Wang, F., 1994. The use of artificial neural networks in a geographical information system for agricultural land-suitability assessment. Environment and planning A, 26(2), 265-284.
• WorldClim, 2021. Global climate and weather data[Data set]. https://www.worldclim.org/data/index.html.
• Yegizaw, E. S., and Ejegu, M. A., 2021. Geospatial technology with the integration of MCDA to identify potential irrigation site for agricultural land management in Wanka watershed, Northwestern Ethiopia. Journal of Degraded and Mining Lands Management, 9(1), 3027.
• Yousefi-Babadi, A., Bozorgi-Amiri, A., and Tavakkoli-Moghaddam, R., 2021. Sustainable facility relocation in agriculture systems using the GIS and best–worst method. Kybernetes, 51(7), 2343-2382.